最新公告
  • 欢迎光临数据科学与编程,我们是数据学科学兴趣交流小组立即加入我们
  • 物体检测中的Objectness是什么?

    作者:Nathan Zhao

    编译:ronghuaiyang

    导读

    在本文中,我们将讨论目标检测模型和Objectness的基础知识。

    什么是物体检测模型?

    物体检测模型本质上,正如其名称所示,检测物体。这意味着给定一个图像,它可以告诉你物体在哪里,以及这个物体是什么。例如,在上面的图像中,我们有许多物体,并且使用物体检测模型,我们已经检测出不同的物体在图像中的位置。

    这类模型有很多应用。举几个例子,物体检测在以下方面很有用:

    • 自动驾驶汽车,可以检测到乘客、其他车辆、红绿灯和停车标志。
    • 安保,模型可以探测到公共区域的枪支或炸弹,并向附近的警察报警。

    总的来说,这类模型非常有用,在过去几年里,机器学习社区已经对它们进行了大量的研究。

    物体检测中区域建议的介绍

    首先,让我们了解一下物体检测模型是如何工作的。首先,我们必须给出一个物体的建议位置。我们把这个建议的位置称为我们感兴趣的区域,通常显示在一个边界框(也称为图像窗口)中。根据物体检测模型的类型,我们可以通过许多不同的方式来实现这一点。

    • 朴素方法:我们将图像分割成多个部分,并对每个部分进行分类。这种方法效率低下是因为必须对每个生成的窗口应用分类网络(CNN),导致计算时间长。

    • 滑动窗口方法:我们预先确定好窗口比例(或“锚”),然后滑过图像。对于每个窗口,我们处理它并继续滑动。与朴素方法类似,这种方法生成的窗口较多,处理时间也比较长。

    • 选择性搜索:使用颜色相似度,纹理相似度,和一些其他的图像细节,我们可以用算法将图像分割成区域。虽然选择性搜索算法本身是耗时的,但这使得分类网络的应用需求较少。

    • 区域建议网络:我们创建一个单独的网络来确定图像中感兴趣的区域。这使得我们的模型工作得更快,但也使得我们最终模型的准确性依赖于多个网络。

    上面列出的这些不同选项之间有一些区别,但一般来说,当我们加快网络的处理时间时,我们往往会牺牲模型的准确性。

    区域建议机制的主要问题是,如果建议的区域不包含物体,那么你的分类网络也会去分类这个区域,并给出一个错误的标记。

    那么,什么是Objectness?

    Objectness本质上是物体存在于感兴趣区域内的概率的度量。如果我们Objectness很高,这意味着图像窗口可能包含一个物体。这允许我们快速地删除不包含任何物体的图像窗口。

    如果一幅图像具有较高的Objectness,我们期望它具有:

    • 在整个图像中具有唯一性
    • 物体周围有严格的边界
    • 与周围环境的外观不同

    例如,在上面的图像中,我们期望红色框具有较低的Objectness,蓝色框具有中等的Objectness,绿色框具有较高的Objectness。这是因为绿色的框“紧密”地围绕着我们的物体,而蓝色的框则很松散,而红色的框根本不包含任何物体。

    我们如何度量Objectness?

    有大量的参数影响图像窗口的objectness。

    • 多尺度显著性:这本质上是对图像窗口的外观独特性的度量。与整个图像相比,框中唯一性像素的密度越高,该值就越高。

    • 颜色对比度:框内像素与建议图像窗口周围区域的颜色对比度越大,该值越大。

    • 边缘密度:我们定义边缘为物体的边界,这个值是图像窗口边界附近的边缘的度量值。一个有趣的算法可以找到这些边缘:https://cv-tricks.com/opencv-dnn/edge-detection-hed/。

    • 超像素跨越:我们定义超像素是几乎相同颜色的像素团。如果该值很高,则框内的所有超像素只包含在其边界内。

    超像素区域以不同颜色显示。请注意,框内的超像素大部分不会泄漏到图像窗口之外。因此,这个“超素跨界”值将会很高。

    以上参数值越高,objectness越高。试着将上述参数与我们前面列出的具有高objectness的图像的期望联系起来。

    本站上原创文章未经作者许可,不得用于商业用途,仅做学习交流使用,本站免责声明。转载请注明出处,否则保留追究法律责任的权利。《署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)》许可协议授权
    数据科学与编程 » 物体检测中的Objectness是什么?

    发表评论

    • 52会员总数(位)
    • 307资源总数(个)
    • 40本周发布(个)
    • 1 今日发布(个)
    • 329稳定运行(天)

    提供最优质的博文资源集合

    立即阅览 了解详情